{"id":5834,"date":"2023-11-12T17:21:48","date_gmt":"2023-11-12T23:21:48","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.advancedrenaleducation.com\/wparep\/?post_type=article&p=5834"},"modified":"2025-05-09T11:50:48","modified_gmt":"2025-05-09T16:50:48","slug":"medidas-de-centralidad-y-dispersion-sp","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/staging.advancedrenaleducation.com\/wparep\/article\/medidas-de-centralidad-y-dispersion-sp\/","title":{"rendered":"Medidas de Centralidad y Dispersi\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Para la discusi\u00f3n de este tema, usemos un ejemplo donde a cien pacientes hipertensos se les prescribe un agente antihipertensivo. Para evaluar la eficacia del tratamiento, se toman registros de la PA antes y despu\u00e9s del tratamiento. Una forma de informar la eficacia del tratamiento ser\u00eda enumerar en una tabla los PA de todos los sujetos antes y despu\u00e9s del tratamiento. Evidentemente, ser\u00eda extremadamente dif\u00edcil para un observador evaluar si el tratamiento ha tenido \u00e9xito. La suma de todos los valores de PA antes del tratamiento y la divisi\u00f3n por el n\u00famero de observaciones proporcionar\u00eda un valor medio para la PA antes del tratamiento; se podr\u00eda hacer lo mismo para el postratamiento. En lugar de listas largas, solo tendr\u00edamos que comparar dos valores. Los promedios antes y despu\u00e9s del tratamiento podr\u00edan compararse y evaluarse si la diferencia era significativa.<\/p>\n

Media y mediana<\/strong><\/h4>\n

En general, “el promedio” se expresa en t\u00e9rminos estad\u00edsticos ya sea por la media o la mediana (hay otras medidas del centro que podemos ignorar por ahora). La media<\/strong> es el promedio aritm\u00e9tico, la suma de todos los valores dividida por el n\u00famero de observaciones. La mediana<\/strong> es el valor que separa el 50% superior de sujetos del 50% inferior. Para comprender la diferencia entre media y mediana, primero debemos examinar el concepto de normalidad de distribuci\u00f3n.<\/p>\n

Figura 1 Distribuci\u00f3n de los pesos corporales de m\u00e1s de 700 pacientes en di\u00e1lisis (barras) y la frecuencia porcentual acumulada (l\u00ednea)
\n\"\"<\/a><\/h6>\n

La Figura 1 muestra un histograma de la distribuci\u00f3n de los pesos corporales de m\u00e1s de 700 pacientes en di\u00e1lisis (barras) y la frecuencia porcentual acumulada (l\u00ednea). Imaginar una l\u00ednea trazada a trav\u00e9s de los puntos superiores de las barras producir\u00eda una curva en “forma de campana”; los datos que tienen este tipo o distribuci\u00f3n se denominan distribuciones normales. Podemos calcular la media (suma de todos los valores dividida por el n\u00famero de observaciones) y encontrar el valor 56,4 kg. Para encontrar la mediana, determinamos el valor del peso que divide a la poblaci\u00f3n en dos mitades iguales, como lo muestra la flecha que desciende de la l\u00ednea de frecuencia acumulada; el valor real es de 55,2 kg. Normalmente, para estos datos distribuidos normalmente, la mediana y la media son muy similares.<\/p>\n

Figura 2. La poblaci\u00f3n de arriba que incluye un peque\u00f1o n\u00famero de pacientes con alto peso corporal.
\n\"\"<\/a><\/h6>\n

En la Figura 2, la poblaci\u00f3n es casi la misma, pero incluye un peque\u00f1o n\u00famero de pacientes con pesos corporales extremadamente altos.<\/p>\n

Nuevamente, podemos estimar los pesos medio y mediano. La adici\u00f3n de los pacientes m\u00e1s pesados, aunque pocos en n\u00famero, tiene un efecto significativo para aumentar el peso medio (en 3 kg) pero tiene poco efecto sobre la mediana. La mediana se ve poco afectada por valores at\u00edpicos extremos, mientras que la media es sensible a ellos. El conocimiento de c\u00f3mo se distribuye un conjunto de datos indica qu\u00e9 medida de centro es m\u00e1s apropiada.<\/p>\n

Dispersi\u00f3n sobre el centro1<\/sup><\/strong><\/h4>\n

Aunque las medidas de centro brindan informaci\u00f3n resumida \u00fatil sobre un conjunto de datos, no nos dicen nada sobre c\u00f3mo se dispersan los datos. Una forma de indicar la dispersi\u00f3n de datos ser\u00eda informar el rango de valores de datos: el m\u00e1s bajo y el m\u00e1s alto. En la Figura 1, los pesos oscilan entre 19,94 y 94,8 kg, por lo que el conjunto de datos podr\u00eda resumirse informando la mediana y el rango como 55,2 (rango: 19,4 94,8). Para el conjunto de datos de la Figura 2, el informe ser\u00eda 55,8 (rango: 19,94-180).<\/p>\n

Otras medidas de dispersi\u00f3n son la varianza<\/strong> y la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/strong> (DE: = \u00d6varianza). La varianza y la DE se calculan a partir de f\u00f3rmulas estad\u00edsticas est\u00e1ndar. Para ilustrar esto, usaremos dos conjuntos de datos como se muestra en la tabla.<\/p>\n

Los conjuntos de datos son bastante similares excepto que el Conjunto 2 incluye 2 valores extremos m\u00e1s. Podemos ver el efecto de estas diferencias expresando la media, la varianza y las desviaciones est\u00e1ndar de las dos series:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/span>\"\"<\/h6>\n
Tenga en cuenta el signo \u00b1 antes de la SD; esto indica la dispersi\u00f3n de valores por encima y por debajo de la media.<\/h6>\n

La mayor varianza y desviaci\u00f3n est\u00e1ndar del Conjunto 2 indican una mayor dispersi\u00f3n de los datos alrededor de la media que para el Conjunto 1. La varianza es muy importante cuando se comparan las medias de dos o m\u00e1s conjuntos de datos. Las medias y la DE se muestran en forma gr\u00e1fica en la Figura 3.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

<\/div>
<\/div>\n

Recursos:<\/h4>\n

Dawson B, Trapp RG. Chapter 8. Research Questions About Relationships among Variables. In: Dawson B, Trapp RG, eds. Basic & Clinical Biostatistics. 4th ed. New York: McGraw-Hill; 2004.<\/p>\n

Walters RW, Kier KL. Chapter 8. The Application of Statistical Analysis in the Biomedical Sciences. In: Kier KL, Malone PM, Stanovich JE, eds. Drug Information: A Guide for Pharmacists. 4th ed. New York: McGraw-Hill; 2012.<\/p>\n

Godfrey K. Chapter 6. Testing for Relationships, Reporting Association and Correlation Analyses. In: Lang TA, Secic M, eds. How to Report Statistics in Medicine. 2nd ed. Philadelphia: American College of Physicians; 2006.<\/p>\n

 <\/p>\n

P\/N 101880-01S Rev B 02\/2023<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false},"categories":[274],"tags":[209],"language":[42],"articles":[231],"class_list":["post-5834","article","type-article","status-publish","format-standard","hentry","category-articulos","tag-basic-sp","language-spanish","articles-erc-ert","entry","no-media"],"acf":[],"yoast_head":"\nMedidas de Centralidad y Dispersi\u00f3n - Advanced Renal Education Program<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/staging.advancedrenaleducation.com\/wparep\/article\/medidas-de-centralidad-y-dispersion-sp\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Medidas de Centralidad y Dispersi\u00f3n - Advanced Renal Education Program\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Para la discusi\u00f3n de este tema, usemos un ejemplo donde a cien pacientes hipertensos se les prescribe un agente antihipertensivo. 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